Rosa, ingénieure MLOps chez Cooper, partage dans cet article son expérience de construction d’une plateforme d’apprentissage automatique (ML) conçue pour combler le fossé entre les équipes qui développent les modèles et celles qui les déployent en production. L’objectif était de créer un écosystème robuste, capable de supporter l’ensemble du cycle de vie des modèles, depuis leur entraînement jusqu’à leur inférence en production, en garantissant une stabilité même lors des pics de charge, comme les vendredis soirs.
La plateforme a été pensée pour intégrer harmonieusement les différents acteurs impliqués, chacun ayant des besoins et des contraintes spécifiques. Les ingénieurs ML se concentrent sur l’optimisation des algorithmes et la qualité des prédictions, tandis que les équipes DataOps assurent la disponibilité, la qualité et la gouvernance des données. Les experts en sécurité, quant à eux, veillent à ce que les flux de données et les modèles respectent les normes de conformité et de protection, sans entraver l’agilité des autres équipes. Pour y parvenir, l’équipe de Rosa a mis en place des processus collaboratifs clairs, des interfaces standardisées et des outils partagés, réduisant ainsi les frictions entre les parties prenantes.
Un aspect clé du projet a été la conception d’environnements d’entraînement flexibles et reproductibles, permettant aux data scientists de tester leurs modèles dans des conditions proches de la production. Ces "bacs à sable" isolés évitent les conflits de dépendances et facilitent les itérations rapides. En parallèle, le pipeline de déploiement a été automatisé pour minimiser les erreurs humaines et accélérer la mise en production, avec des mécanismes de rollback intégrés en cas de défaillance. L’inférence en production a été optimisée pour résister aux charges imprévues, grâce à une architecture scalable et à des systèmes de monitoring proactif qui alertent avant que les performances ne se dégradent.
Enfin, Rosa souligne l’importance d’une documentation exhaustive et d’une culture de transparence pour maintenir la plateforme à jour et adaptable. Les retours continus des utilisateurs finaux — qu’il s’agisse de data scientists ou d’équipes métiers — ont permis d’ajuster les fonctionnalités en fonction des besoins réels. Le succès du projet repose ainsi sur un équilibre entre rigueur technique et collaboration humaine, prouvant qu’une plateforme ML efficace ne se limite pas à des outils performants, mais nécessite aussi une gouvernance et une communication bien structurées entre tous les acteurs.